摘要：随着短视频直播行业的迅猛发展，催生了市场对低成本、可定制化智能拍摄云台的迫切需求。针对商用云台价格偏高、定制化程度不足的痛点，本文设计了一款基于计算机视觉与 FDM 3D 打印技术的智能云台。该系统融合YOLOv5 视觉识别技术，可实现动态目标的实时识别与稳定跟踪；实验验证结果表明，该云台能有效完成目标跟踪任务，为智能拍摄设备的低成本研发提供了新的技术路径。关键词：智能云台；目标跟踪；YOLOv5；3D 打印；姿态估计

一、引言

移动互联网推动内容创作发展，短视频、直播普及让拍摄大众化，但单人操作难以实现稳定精准的目标跟踪，成为多领域痛点[1]；传统跟拍成本高，商用智能云台结构封闭难定制，成熟的 3D 打印技术为研发结合计算机视觉算法、可定制且低成本的智能拍摄云台提供了条件，该设备在多领域具备实用价值与发展潜力。

二、智能拍摄云台总体方案设计

本智能拍摄云台设计核心含机械结构设计、3D 打印技术及算法设计模块：机械端通过核心结构建模，采用 FDM 3D 打印以 ABS 成型[2]，优化工艺参数解决材料强度问题，保障结构刚性与运动顺滑；算法端构建融合 YOLOv5、卡尔曼滤波与的视觉跟踪系统[3]，实现目标识别与偏差计算，抑制各类误差，确保跟踪稳定精准。

2.1 机械结构方案

本设计的手机全景环绕拍摄云台分为可分离式转台与手机支架，满足尺寸及功能要求。转台通过底座、端盖、圆锥齿轮等部件协同，底座的小孔与卡座固定传动部件，手机支架以双支撑杆与球型连接结构为核心，适配多视角拍摄需求。

图1 智能拍摄云台三维建模图

转台部件 360^∘ 水平旋转与定点拍摄：底座为基础支撑，设孔位卡座固定圆锥齿轮、手拧部件，定位标记且与端盖配合保障传动稳定；端盖下部集成齿轮，与圆锥齿轮啮合传力，是核心承载件；手拧部件输入手动动力、控制转速角度，定位调整装置辅助传动平稳、提升调角精度。手机支架部件实现手机支撑与多维度调角：支撑杆 1、2 分别连接对应装置，完成初步调角与整体支撑，且配合调节夹角；适配不同拍摄视角；轴承安装板辅助轴承安装，减少转动摩擦、提升传动顺滑性。

2.2 YOLOv5 目标检测

本智能云台算法系统以YOLOv5 目标检测为核心，融合卡尔曼滤波轨迹预测构建“检测-预测-闭环体系，实现动态目标稳定跟踪，有效抑制抖动与漂移误差。目标检测与跟踪算法采用 YOLOv5 单阶段检测架构，速度满足实时需求，通过CIoU 损失提升边界框定位精度，结合IOU 匹配策略实现目标跟踪。

三、材料选择及3D 打印

3.1 材料选择

选用 ABS 材料作为 3D 打印原料，契合增材制造赛道的赛题需求与 MEM 热融挤压成型技术的适配性，能够满足手机全景环绕拍摄云台各零部件的结构成型与使用强度要求，适配复杂传动结构与支撑部件的制造需求。

3.2 3D 打印核心设计

优化确定 ABS 材料 3D 打印核心参数，热床 90^∘C 搭配多孔板防翘边，60mm/s 打印速度、0.2mm 层厚、 26% 填充密度兼顾成型与结构需求。打印将建模导入 UPStudio3 软件优化模型后切片，同时完成打印机初始化与平台调平；，打印后去除支撑、检验零件，最终零部件成功装配，实现转台360° 旋转、支架多角度调节的核心拍摄功能。

四、实物装配与测试分析

4.1 实物组装

按照设计图纸，将打印完成的底座、端盖、圆锥齿轮、定位装置及连杆进行组装。底座与端盖通过卡扣与螺栓结合，内部容纳齿轮传动组。手机支架通过球铰结构连接至支撑杆，确保了拍摄角度的灵活性。

图2 拍摄装置整体图

4.2 性能测试与效果评价

跟踪响应测试中，测试者在摄像头视野内变速移动，云台在正常步行速度下可平滑跟踪，目标基本稳定在画面中心区域，定点拍照功能测试中，依托底座预设的 30^∘ 定位标记，云台可精准完成全景分段拍摄，拼接后图像重合度表现良好；载重测试中，云台搭载约 200g 的主流重量手机时， 26% 填充率的结构展现出良好刚性，未出现明显形变。

参考文献

[1] 周菁，张学波，林秀瑜.能力本位教育理念下影视专业无人机航拍云台手实践教学设计[J].实验室研究与探索， 2024， 43（12）：206-210.

[2] 马宗方，曾妮，宋琳，等.一种基于 YOLOv5 的 3D 打印混凝土孔隙检测及分类方法：CN202310865691.0[P].CN116863236B[2026-02-04].

[3] 林嘉鑫，胡波，吴文远，等.基于YOLOv5 的无线视频监控云台位姿稳定控制仿真[J].计算机仿真，2025， 42（8）：124-127.

通讯作者：徐静（1988-），女，河南信阳人，硕士，副教授。研究方向：机械设计及理论。E-mail：654223264@qq.com

项目名称：基于目标跟踪算法和3D 打印技术的智能拍摄云台设计项目来源：2025 年度国家级大学生创新创业训练计划项目。项目编号为：2025117